Используйте groupby для статистически обработанных значений R2 - python

Для моего исследования у меня есть конкретный расчет для значений R2. Это значение не напрямую вычисляется с использованием функции Linregress.

Код, который я использую, предназначен для статистически обработанного значения R2 (помеченного как "лучший R2"). Я получаю значение R2 для всей оси x и y. Однако в данных есть несколько "тестовых событий". Это означает, что мне нужно значение R2 для Individual 'Test event'

Код, который я использую до сих пор, чтобы вычислить значения R2 (и то, что мне нужно для вывода), выглядит следующим образом:

import numpy, scipy,pandas as pd, matplotlib
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats
import copy
df=pd.read_excel("I:/Python/Excel.xlsx")
df.head()

xyDataPairs = df[['x', 'y']].values.tolist()

minDataPoints = len(xyDataPairs) - 1
# utility function
def UniqueCombinations(items, n):
    if n==0:
        yield []
    else:
        for i in range(len(items)):
            for cc in UniqueCombinations(items[i+1:],n-1):
                yield [items[i]]+cc

bestR2 = 0.0
bestDataPairCombination = []
bestParameters = []

for pairs in UniqueCombinations(xyDataPairs, minDataPoints):
    x = []
    y = []
    for pair in pairs:
        x.append(pair[0])
        y.append(pair[1])
    fittedParameters = numpy.polyfit(x, y, 1) # straight line
    modelPredictions = numpy.polyval(fittedParameters, x)
    absError = modelPredictions - y
    Rsquared = 1.0 - (numpy.var(absError) / numpy.var(y))
    if Rsquared > bestR2:
        bestR2 = Rsquared
        bestDataPairCombination = copy.deepcopy(pairs)
        bestParameters = copy.deepcopy(fittedParameters)
    print('best R2', bestR2)

Вышеуказанное лучшее значение R2 для целых столбцов x и y. Однако, скажем, мне нужно разбить весь набор данных на четыре события, каждое событие имеет собственное значение R2. Тогда как мне это получить? Мне нужно, чтобы приведенный выше код дал мне "bestR2" значения с "groupby" в отношении "Test Event". Это значение R2, которое обрабатывается в соответствии с результатами, которые мне нужны для моего исследовательского проекта. Таким образом, прямое использование Linregress не поможет, и именно по этой причине я вычислил bestR2 по-разному. Короче: мне нужно лучшее значение R2 для нескольких тестовых событий, рассчитанных по вышеописанному методу.

Результат должен быть следующим:

Test_Event  best R2
1           0.999
2           0.547
3           0.845
4           0.784

Спасибо за прочтение!!